如何在冰冷的算法中寻找温度

近日，一篇名为《外卖骑手，困在系统里》的文章在朋友圈刷屏，文章称在外卖平台智能算法的深度学习下，外卖骑手送餐的时间被平台逐渐压缩。人们一边因“共情”而转发分享，一边又不禁思考：外卖平台运用的“算法”是什么操作？我们引以为豪的算法如何不再冰冷、更有温度？随着互联网和外卖行业的发展，算法被用在送外卖上。为了让用户体验更佳，很多平台都从“人工抢单模式”变为了“系统派单模式”，并预估了配送时间，这个过程我们也称之为“外卖履约时间预估”。为了便于理解，我们举几个简单的例子。比如，餐厅和骑手的“配合”问题。然而如何把这几个时间段更好地配合在一起？平台需要从中协调用户、餐厅、骑手并兼顾配送效率。

腾讯多媒体实验室开源视频质量评估算法DVQA

近日，腾讯多媒体实验室设计的基于深度学习的全参考视频质量评估算法DVQA在Github上正式开源，该算法模型的性能目前在公开测试数据集上取得业界领先成绩。近期由于新冠疫情带来的在线协同办公、在线教育类产品的崛起，更带来了线上音视频需求的爆发，用户对音视频质量诉求也愈加强烈。目前行业内的视频质量评估方法分为两大类：客观质量评估与主观质量评估。从以上三个角度出发，DVQA能够在兼顾不同业务、场景的前提下，满足效率与精度两大需求。作为最早布局音视频领域的公司之一，从最早的QQ平台，腾讯就试图解决在当年网络条件下若干的音视频通信问题。伴随着5G、云计算、大数据、人工智能技术的发展，腾讯多媒体实验室基于多年的技术沉淀和行业经验，逐步打磨出一条完善且高质量的音视频技术链条。

专家热议信息推荐：算法应满足好奇心提供多样性

1月13日，北京师范大学新闻传播学院与新京报社联合举办“智能算法的传播逻辑与价值迭代研讨会”在北京师范大学召开，在万物皆媒背景下，学界业界热议“算法个性化”“信息茧房”等议题。北京师范大学新闻传播学院执行院长、教授喻国明以近期对算法的研究成果和心得为基础发表了看法。他表示，对于算法之“善恶”，喻国明认为，这是从机器跟人之间的关系来判断的。清华大学新闻与传播学院常务副院长、教授陈昌凤从算法时代信息的个人化转向展开，指出智能算法降低了信息茧房的可能性，而智能算法对多样性的提升主要基于两种路径：一种是通过强化“个性化”来有效提升“多样性”。